Si vous développez un pipeline de traitement de documents en Rust, vous connaissez déjà le principe : récupérer les données, convertir les formats, produire une sortie propre — tout en maintenant une faible latence et un débit élevé. L'API REST d'AnyMD s'accorde naturellement avec l'écosystème Rust, car les deux ont été conçus avec les mêmes priorités : performances, sécurité et surcharge minimale.
Cet article montre comment convertir des documents en Markdown depuis Rust avec reqwest, tokio, et serde, avec des benchmarks qui montrent pourquoi l'association client Rust + serveur Rust offre la plus faible latence de bout en bout. Consultez aussi nos tutoriels Node.js, Python, et CLI pour d'autres langages.
Pourquoi Rust + AnyMD ?
Le serveur de conversion d'AnyMD est écrit en Rust (Axum + Tokio). Lorsque votre client est lui aussi en Rust, vous éliminez entièrement la surcharge interlangage — pas de GIL Python, pas de latence de boucle d'événements Node.js, pas de pauses du GC Go. Seulement des E/S asynchrones directes entre deux runtimes fortement optimisés.
Conversion d'un seul document
use reqwest::Client;
use std::path::Path;
#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
let client = Client::new();
let api_key = "your-api-key";
let file = Path::new("report.docx");
let file_bytes = tokio::fs::read(file).await?;
let part = reqwest::multipart::Part::bytes(file_bytes)
.file_name("report.docx");
let form = reqwest::multipart::Form::new()
.part("file", part);
let resp = client
.post("https://anymd.net/api/convert")
.header("Authorization", format!("Bearer {api_key}"))
.multipart(form)
.send()
.await?;
let markdown = resp.text().await?;
println!("Got {} chars of Markdown", markdown.len());
Ok(())
}
Conversion par lots avec des tâches tokio
Lorsque vous avez un répertoire de documents, lancez des tâches concurrentes avec un sémaphore pour contrôler la concurrence.
use reqwest::Client;
use std::sync::Arc;
use std::path::PathBuf;
use tokio::sync::Semaphore;
use tokio::fs;
#[derive(serde::Serialize, serde::Deserialize)]
struct ConversionResult {
file: String,
ok: bool,
chars: usize,
}
async fn convert_one(
client: &Client,
path: &Path,
api_key: &str,
) -> ConversionResult {
let bytes = match fs::read(path).await {
Ok(b) => b,
Err(e) => return ConversionResult {
file: path.to_string_lossy().to_string(),
ok: false,
chars: 0,
},
};
let part = reqwest::multipart::Part::bytes(bytes)
.file_name(path.file_name().unwrap().to_string_lossy().to_string());
let form = reqwest::multipart::Form::new().part("file", part);
match client
.post("https://anymd.net/api/convert")
.header("Authorization", format!("Bearer {api_key}"))
.multipart(form)
.send()
.await
{
Ok(resp) if resp.status().is_success() => {
let text = resp.text().await.unwrap_or_default();
ConversionResult {
file: path.to_string_lossy().to_string(),
ok: true,
chars: text.len(),
}
}
Ok(resp) => ConversionResult {
file: path.to_string_lossy().to_string(),
ok: false,
chars: 0,
},
Err(e) => ConversionResult {
file: path.to_string_lossy().to_string(),
ok: false,
chars: 0,
},
}
}
async fn batch_convert(dir: &str, api_key: &str, concurrency: usize) {
let client = Client::new();
let semaphore = Arc::new(Semaphore::new(concurrency));
let mut entries = Vec::new();
let mut read_dir = tokio::fs::read_dir(dir).await.unwrap();
while let Some(entry) = read_dir.next_entry().await.unwrap() {
entries.push(entry.path());
}
let mut handles = Vec::new();
for path in entries {
let permit = semaphore.clone().acquire_owned().await.unwrap();
handles.push(tokio::spawn(async move {
let result = convert_one(&client, &path, api_key).await;
drop(permit);
result
}));
}
let mut ok = 0usize;
for handle in handles {
let result = handle.await.unwrap();
if result.ok {
ok += 1;
}
println!("{} — {}", result.file, if result.ok { "✓" } else { "✗" });
}
println!("{}/{} converted", ok, entries.len());
}
#[tokio::main]
async fn main() {
batch_convert("./documents", "your-api-key", 10).await;
}
Utiliser AnyMD pour un pipeline d'ingestion RAG en Rust
Voici un pipeline réaliste : surveillez un répertoire pour détecter de nouveaux fichiers, convertissez-les en Markdown, puis découpez-les et créez des embeddings pour la recherche vectorielle.
Formats pris en charge
| Catégorie | Formats |
|---|---|
| Documents | PDF, DOCX, ODT, RTF, EPUB, CBR/CBZ |
| Présentations | PPTX, ODP |
| Feuilles de calcul | XLSX, ODS, CSV (rendus sous forme de tableaux) |
| Web | HTML, Markdown (transmis tels quels) |
| Images | Extraction OCR depuis JPG, PNG, TIFF |
Tarifs
| Offre | Pages/mois | Taille maximale du fichier | Prix |
|---|---|---|---|
| Gratuit | 100 | 10 Mo | $0 |
| Starter | 500 | 25 Mo | $19 |
| Pro | 5,000 | 50 Mo | $99 |
| Entreprise | Sur mesure | Sur mesure | Sur mesure |
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